简单的卷积神经网络,实现手写英文字母识别 1 搭建Python运行环境(建议用Anaconda),自学Python程序设计 安装Tensorflow、再安装Pycharm等环境。(也可用Pytorch) 1.1 Anaconda的安装及工具包下载方法总结 参考文章: 手把手教你 ...
更新记录: 年 月 日 初始文章版本 近几天需要进行英语手写体识别,查阅了很多资料,但是大多数资料都是针对MNIST数据集的,并且主要识别手写数字。为了满足实际的英文手写识别需求,需要从训练集构造到神经网络搭建各个方面对现有代码进行修改。 神经网络的结构: .输入 维行向量 .卷积层:卷积核大小 ,共 个,激活函数ReLu .池化层:最大值池化, 窗口 .卷积层:卷积核大小 ,共 个,激活函数Re ...
2018-02-05 22:54 11 6652 推荐指数:
简单的卷积神经网络,实现手写英文字母识别 1 搭建Python运行环境(建议用Anaconda),自学Python程序设计 安装Tensorflow、再安装Pycharm等环境。(也可用Pytorch) 1.1 Anaconda的安装及工具包下载方法总结 参考文章: 手把手教你 ...
功能: 将文件夹下的20*20像素黑白图片,根据重心位置绘制到28*28图片上,然后保存。经过预处理的图片有利于数字的准确识别。参见MNIST对图片的要求。 此处可下载已处理好的图片: https://files.cnblogs.com/files ...
一、构建模型 二、预测结果 可以看到,5个epoch后准确率已经非常高,通过非卷积网络训练模型的准确率低于卷积网络,读者可以自行试验 参考: https://tensorflow.google.cn/tutorials ...
首先,关于神经网络,其实是一个结合很多知识点的一个算法,关于cnn(卷积神经网络)大家需要了解: 下面给出我之前总结的这两个知识点(基于吴恩达的机器学习) 代价函数: 代价函数 代价函数(Cost ...
1、知识点 2、代码 3、发展历程 4、卷积与池化输出矩阵维度计算公式 5、损失计算-交叉熵损失公式 6、SoftMax回归计算公式 7、激活函数-Relu ...
折腾了几天,爬了大大小小若干的坑,特记录如下。代码在最后面。 环境: 方法: 调试代码: 坑1:ModuleNotFoundError: ...
上代码: 打开cmd,进入当前文件夹,执行tensorboard --logdir='C:\Users\FELIX\Desktop\tensor学习\logs' 就可以进入tenso ...